#!/usr/bin/env python3
# -*- coding: utf-8 -*-
"""
AI营销方案生成系统 - AI服务模块
功能：与火山引擎API进行交互，处理AI内容生成
作者：AI营销系统开发团队
创建时间：2024
"""

from typing import Dict, Any, Optional, List, Generator
import logging
import time
import json

try:
    from volcenginesdkarkruntime import Ark
    VOLCENGINE_SDK_AVAILABLE = True
except ImportError:
    logging.warning("火山引擎SDK未安装，请运行: pip install volcengine-python-sdk[ark]")
    Ark = None
    VOLCENGINE_SDK_AVAILABLE = False

from config import get_config


class AIService:
    """
    AI服务类
    处理与火山引擎API的交互
    """
    
    def __init__(self):
        """
        初始化AI服务
        """
        self.config = get_config()
        self.client = None
        self._initialize_client()
    
    def _initialize_client(self) -> None:
        """
        初始化火山引擎客户端
        """
        try:
            if not VOLCENGINE_SDK_AVAILABLE or not Ark:
                logging.error("火山引擎SDK未安装")
                return
            
            # 初始化Ark客户端 - 使用ARK专用的API Key
            self.client = Ark(
                api_key=self.config.ARK_API_KEY
            )
            
            logging.info("火山引擎AI服务初始化成功")
            
        except Exception as e:
            logging.error(f"火山引擎AI服务初始化失败: {str(e)}")
            self.client = None
    
    def generate_content(
        self, 
        prompt: str, 
        max_tokens: int = 4000,
        temperature: float = 0.7
    ) -> str:
        """
        生成AI内容（非流式）
        
        Args:
            prompt: 输入提示词
            max_tokens: 最大token数
            temperature: 温度参数
            
        Returns:
            str: 生成的内容
        """
        if not self.client:
            # 如果客户端未初始化，返回模拟内容
            return self._generate_mock_content(prompt)
        
        try:
            # 调用API - 使用正确的Ark SDK API调用方式
            completion = self.client.chat.completions.create(
                model=self.config.ARK_MODEL_ID,
                messages=[
                    {
                        "role": "user",
                        "content": prompt
                    }
                ],
                max_tokens=max_tokens,
                temperature=temperature
            )
            
            # 解析响应 - 按照官方文档示例方式
            if completion and completion.choices and len(completion.choices) > 0:
                content = completion.choices[0].message.content
                logging.info(f"AI内容生成成功，长度: {len(content)}")
                return content
            else:
                logging.error("AI响应格式异常")
                return self._generate_mock_content(prompt)
                
        except Exception as e:
            logging.error(f"火山引擎API调用失败: {str(e)}")
            return self._generate_mock_content(prompt)
    
    def generate_content_stream(
        self, 
        prompt: str, 
        max_tokens: int = 4000,
        temperature: float = 0.7
    ) -> Generator[str, None, None]:
        """
        流式生成AI内容
        
        Args:
            prompt: 输入提示词
            max_tokens: 最大token数
            temperature: 温度参数
            
        Yields:
            str: 内容片段
        """
        if not self.client:
            # 如果客户端未初始化，返回模拟流式内容
            yield from self._generate_mock_content_stream(prompt)
            return
        
        try:
            # 调用流式API - 使用正确的Ark SDK API调用方式
            response = self.client.chat.completions.create(
                model=self.config.ARK_MODEL_ID,
                messages=[
                    {
                        "role": "user",
                        "content": prompt
                    }
                ],
                max_tokens=max_tokens,
                temperature=temperature,
                stream=True
            )
            
            # 处理流式响应 - 按照官方文档示例方式
            for chunk in response:
                if not chunk.choices:
                    continue
                
                delta_content = chunk.choices[0].delta.content
                if delta_content:
                    yield delta_content
            
            logging.info("AI流式内容生成完成")
            
        except Exception as e:
            logging.error(f"火山引擎流式API调用失败: {str(e)}")
            yield from self._generate_mock_content_stream(prompt)
    
    def _generate_mock_content(self, prompt: str) -> str:
        """
        生成模拟内容（用于开发测试）
        
        Args:
            prompt: 输入提示词
            
        Returns:
            str: 模拟生成的内容
        """
        logging.warning("使用模拟AI内容生成")
        
        # 根据提示词内容生成不同的模拟响应
        if "营销方案" in prompt or "marketing" in prompt.lower():
            return self._get_mock_marketing_plan()
        elif "调整" in prompt or "修改" in prompt or "优化" in prompt:
            return self._get_mock_adjustment_response()
        else:
            return self._get_mock_general_response()
    
    def _generate_mock_content_stream(
        self, 
        prompt: str
    ) -> Generator[str, None, None]:
        """
        生成模拟流式内容（用于开发测试）
        
        Args:
            prompt: 输入提示词
            
        Yields:
            str: 内容片段
        """
        logging.warning("使用模拟AI流式内容生成")
        
        content = self._generate_mock_content(prompt)
        
        # 模拟流式输出，每次输出几个字符
        chunk_size = 10
        for i in range(0, len(content), chunk_size):
            chunk = content[i:i + chunk_size]
            yield chunk
            time.sleep(0.1)  # 模拟网络延迟
    
    def _get_mock_marketing_plan(self) -> str:
        """
        获取模拟营销方案内容
        
        Returns:
            str: 模拟营销方案
        """
        return """
# 营销方案生成报告

## 1. 市场分析

### 1.1 目标市场概况
基于您提供的需求信息，我们对目标市场进行了深入分析。当前市场环境呈现出以下特点：
- 消费者需求日益多样化
- 数字化营销渠道快速发展
- 品牌竞争日趋激烈

### 1.2 竞争对手分析
通过对主要竞争对手的分析，我们发现：
- 市场领导者具有强大的品牌影响力
- 新兴品牌在创新营销方面表现活跃
- 价格竞争仍是重要因素

## 2. 营销策略

### 2.1 品牌定位
建议采用差异化定位策略，突出产品的独特价值主张。

### 2.2 目标客户群体
- **主要目标群体**：25-40岁的都市白领
- **次要目标群体**：18-25岁的年轻消费者
- **潜在目标群体**：40-55岁的中高收入人群

### 2.3 营销组合策略

#### 产品策略
- 优化产品功能和用户体验
- 开发符合目标客户需求的新产品线
- 建立完善的产品质量保证体系

#### 价格策略
- 采用价值定价策略
- 设计灵活的价格体系
- 定期评估和调整价格策略

#### 渠道策略
- 线上线下相结合的全渠道布局
- 重点发展电商平台和社交媒体渠道
- 建立高效的供应链管理体系

#### 推广策略
- 数字化营销为主，传统媒体为辅
- 内容营销和社交媒体营销并重
- 建立KOL合作和用户口碑传播机制

## 3. 执行计划

### 3.1 第一阶段（1-3个月）
- 完善品牌形象和视觉识别系统
- 建立官方网站和社交媒体账号
- 启动内容营销计划

### 3.2 第二阶段（4-6个月）
- 扩大线上推广投入
- 开展KOL合作项目
- 优化用户体验和客户服务

### 3.3 第三阶段（7-12个月）
- 评估营销效果并调整策略
- 扩大市场覆盖范围
- 建立长期客户关系管理体系

## 4. 预算分配

| 营销活动 | 预算占比 | 预期效果 |
|---------|---------|----------|
| 数字化广告 | 40% | 提升品牌知名度 |
| 内容营销 | 25% | 增强用户粘性 |
| KOL合作 | 20% | 扩大影响力 |
| 线下活动 | 10% | 增强用户体验 |
| 其他 | 5% | 应急和调整 |

## 5. 效果评估

### 5.1 关键指标
- 品牌知名度提升率
- 客户获取成本（CAC）
- 客户生命周期价值（LTV）
- 投资回报率（ROI）

### 5.2 监测方法
- 定期市场调研
- 数据分析和报告
- 客户反馈收集
- 竞争对手监测

## 6. 风险控制

### 6.1 主要风险
- 市场环境变化风险
- 竞争加剧风险
- 营销效果不达预期风险

### 6.2 应对措施
- 建立灵活的策略调整机制
- 多元化营销渠道布局
- 持续优化和改进营销活动

---

*本营销方案基于当前市场环境和您提供的需求信息制定，建议根据实际执行情况进行动态调整。*
"""
    
    def _get_mock_adjustment_response(self) -> str:
        """
        获取模拟调整响应内容
        
        Returns:
            str: 模拟调整响应
        """
        return """
# 营销方案调整建议

感谢您的反馈！基于您提出的建议，我对营销方案进行了以下调整：

## 主要调整内容

### 1. 目标客户群体优化
根据您的反馈，我们将重点关注以下客户群体：
- 调整主要目标群体的年龄范围
- 增加对特定行业客户的关注
- 优化客户画像描述

### 2. 营销渠道调整
- 增加对新兴社交媒体平台的投入
- 优化线下活动的形式和频次
- 加强与行业合作伙伴的联系

### 3. 预算重新分配
基于您的预算考虑，建议：
- 适当降低某些高成本营销活动的投入
- 增加ROI较高的营销渠道预算
- 设立应急预算用于快速响应市场变化

### 4. 执行时间表优化
- 调整各阶段的执行时间
- 增加关键节点的检查和评估
- 提高执行的灵活性和适应性

## 预期改进效果

通过这些调整，我们预期能够：
- 提高营销活动的精准度
- 优化资源配置效率
- 增强方案的可执行性
- 提升整体营销效果

## 下一步建议

1. **细化执行计划**：根据调整后的方案制定详细的执行计划
2. **团队培训**：确保执行团队理解新的策略方向
3. **监测机制**：建立更完善的效果监测和反馈机制
4. **持续优化**：保持方案的灵活性，根据市场反馈持续优化

如果您对这些调整还有其他建议或需要进一步的修改，请随时告诉我！
"""
    
    def _get_mock_general_response(self) -> str:
        """
        获取模拟通用响应内容
        
        Returns:
            str: 模拟通用响应
        """
        return """
# AI助手响应

感谢您的咨询！我已经理解了您的需求。

## 分析结果

基于您提供的信息，我进行了以下分析：

### 关键要点
- 需求明确且具有可行性
- 目标设定合理
- 执行条件基本具备

### 建议方向
1. **优先级排序**：建议按重要性和紧急性对需求进行排序
2. **资源配置**：合理分配人力、物力和财力资源
3. **风险评估**：识别潜在风险并制定应对策略
4. **效果监测**：建立科学的效果评估体系

## 具体建议

### 短期目标（1-3个月）
- 完善基础准备工作
- 建立执行团队
- 制定详细计划

### 中期目标（3-6个月）
- 全面推进执行
- 监测进展情况
- 及时调整策略

### 长期目标（6-12个月）
- 评估整体效果
- 总结经验教训
- 制定后续计划

## 注意事项

- 保持计划的灵活性
- 重视团队协作
- 关注市场变化
- 持续学习改进

如果您需要更详细的分析或有其他问题，请随时告诉我！
"""
    
    def test_connection(self) -> Dict[str, Any]:
        """
        测试AI服务连接
        
        Returns:
            Dict[str, Any]: 测试结果
        """
        try:
            if not self.client:
                return {
                    'success': False,
                    'message': '火山引擎客户端未初始化',
                    'mock_mode': True
                }
            
            # 发送测试请求
            test_prompt = "请回复'连接测试成功'"
            response = self.generate_content(test_prompt, max_tokens=50)
            
            return {
                'success': True,
                'message': '连接测试成功',
                'response': response,
                'mock_mode': False
            }
            
        except Exception as e:
            return {
                'success': False,
                'message': f'连接测试失败: {str(e)}',
                'mock_mode': True
            }
    
    def get_service_info(self) -> Dict[str, Any]:
        """
        获取服务信息
        
        Returns:
            Dict[str, Any]: 服务信息
        """
        return {
            'service_name': 'AI营销方案生成服务',
            'provider': '火山引擎',
            'model': self.config.ARK_MODEL_ID,
            'region': self.config.VOLCENGINE_REGION,
            'client_initialized': self.client is not None,
            'sdk_available': VOLCENGINE_SDK_AVAILABLE
        }